## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMAAN BANTUAN SEMBAKO COVID-19 PADA DESA UJUNG SERDANG MENGGUNAKAN METODE SMART
Nera Mayana Br Tarigan* 1 , Ricky Martin Ginting 2 , Santa Elisa Br Tarigan 3 1,2,3 Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara Jalan Iskandar Muda No.1 Medan, Sumatera Utara, Indonesia E-mail : * neramayana658@gmail.com
ABSTRAK- Pemberian  Sembako  Covid_19  pada  desa  ujung  Serdang  membutuhkan  ketepatan  dalam pendistribusian  untuk  menjaga  keadilan  serta  kesejahtraan  masyarakat.  Namun  dalam  pemilihan  penerimaan bantuan  covid-19  haruslah  melihat  dari  beberapa  penilaian  yang  akurat.  Selama  ini  pemberian  bantuan  masih menggunakan  metode  manual  yaitu  pemerintah  desa  beserta  timnya  memilih  langsung  masyarakat  yang  layak mererima  bantuan  sehingga  sering  sekali  terjadi  ketidaktepatan  serta  masih  adanya  budaya  mengutamakan keluarga.  Sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  pemberian  bantuan  pada  masyarakat  Desa  Ujung Serdang  sangat  dibutuhkan  sehingga  pemerintah  Desa  Ujung  Serdang  untuk  selanjutnya  dapat  memberikan bantuan  kepada  masyarakat  dengan  tepat  sasaran  dan  cepat.  Sistem  Pendukung  keputusan  dengan  penerapan Metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique ( SMART ).  Metode SMART digunakan  untuk  menganalisa dalam  menentukan  masyarakat  yang  layak  mendapatkan  bantuan  yang  dibuat  berdasarkan  kriteria,  sistem pendukung keputusan ini dibangun dengan bahasa pemrograman Visual Basic 2010 dan database menggunakan MySQL .  Penelitian  ini  ditargetkan  dapat  membantu  pemerintah  Desa  Ujung  Serdang  dalam  menentukan penerima  bantuan  Covid-19.  Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  bahwa  hasil  kelayakan  penerimaan bantuan  sembako  Covid-19  pada  Desa  Ujung  Serdang  yaitu  Hendra  Tarigan  dengan  nilai  92  (Layak),  Richard Ginting  dengan  nilai  85  (Layak),  Herman  Sembiring  dengan  nilai  77  (layak),  David  Ginting  dengan  nilai  75 (Layak), Efendy Sitepu dengan nilai 68 (Layak), Pilih Ginting dengan nilai 65 (Layak), Imanuel Bukit dengan nilai 43,5 (Tidak Layak), Rejeki Ginting dengan nilai 32 (Tidak Layak), Tamrin Tarigan dengan nilai 30 (Tidak Layak), Mberngap Sembiring dengan nilai 27 Tidak Layak).
Kata kunci : Bantuan Sembako, SPK , Metode SMART .

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan industri di Indonesia saat ini telah berkembang  sangat  pesat  dan  telah  merambah  ke berbagai  macam  sector  [4],  baik  sector  swasta maupun  sector  pemerintah  mulai  dari  pemerintah desa sampai pemerintahan pusat. Dalam perkembangan tersebut setiap sector sudah seharusnya  menggunakan  teknologi  komputer. Pemerintah  Desa  Ujung  Serdang  dalam  masa pandemi  Covid-19  menerima  bantuan  sembako untuk dibagikan kepada warganya yang membutuhkan  khususnya  yang  terkena  dampak pendemi Covid-19. Bantuan ini diterima dari Pabrik Fajar Kilang Sabun.
Dalam  penyaluran  bantuan  sembako  pemerintah Desa Ujung Serdang mangalami permasalah dimana sering  ditemui  bahwa  penerima  bantuan  sembako tersebut  tidak  tepat  pada  orang  yang  membutuhkan. Sehingga  banyak  masyarakat  yang  menuntut  datang kekantor  Desa  Ujung  Serdang  tentang  status kelayakan  penerima  bantuan  sembako  tersebut,  dan hal  ini  sampai  kepihak  Pabrik  Fajar  Kilang  Sabun. Dalam  mengatasi  permsalah  ini,  sudah  selayaknya pemerintah  Desa  Ujung  Serdang  menggunakan teknologi  koputer  dengan  mengembangkan  suatu sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan penerima bantuan sembako khususnya yang terdampak pandemic Covid-19.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  bagian  dari sistem  informasi  berbasis  komputer  (termasuk sistem  berbasis  pengetahuan).  yang  dipakai  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi  atau  perusahaan.  Dengan  pengertian  lain sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data menjadi  informasi  untuk  mengambil  keputusan  dari masalah  semi-terstruktur  yang  spesifik.  Sistem pendukung  keputusan  bukan  merupakan  alat pengambilan  keputusan  secara  mutlak  melainkan merupakan  sistem  yang  tugasnya  membantu  dalam mengambil  suatu  keputusan  dengan  melengkapi mereka dengan informasi dari data yang telah diolah dengan  relevan  dan  diperlukan  untuk  membuat keputusan tentang suatu masalah. Sistem pendukung keputusan terdapat beberapa metode yang digunakan salah satunya Metode SMART . Metode SMART yang  merupakan  singkatan  dari Simple  Multi  Attribut  Rating  Tecհnique  adalah sebuah  metode  untuk  menangani  permasalahan multi-kriteria  dalam  sistem  pendukung  keputusan yang  dikembangkan  pada  taհun  1997  oleh  Edward. Metode  pengambilan  keputusan  ini  menangani permasalahan  multi-kriteria  berdasarkan  pada  nilai- nilai  yang  dimiliki  oleh  setiap  alternatif  pada masing-masing  kriteria  yang  telah  diberi  bobot. Bobot setiap kriteria digunakan untuk membandingkan  antara  tingkat  kepentingan  antara kriteria  satu  dengan  yang  lain.  Perhitungan
pembobotan akan menghasilkan nilai untuk masing- masing  alternatif  untuk  memperoleh  alternatif  yang paling  baik  [3].  Sehingga  meotde SMART yang diterapkan  dalam  system  pendukung  keputusan sangat  cocok  untuk  menganalisa  dalam  menentukan penerima bantuan sembako Covid-19 di Desa Ujung Serdang.

## 2. METODOLOGI

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Untuk  mengetahui  permasalahan  apa  yang  ada pada Desa Ujung serdang dalam pemberian sembako covid-19 dengan demikian peneliti lebih  memahami permasalahan yang akan diteliti.
2.2. Pengumpulan Data
Sumber  data  penelitian  dibedakan  menjadi  2, yaitu sumber data primer dan sumber data sekunder (Sugiyono,  2015).  Data  primer  dalam  penelitian  ini data  berupa  data-data  masyarakat  kurang  mampu, data  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  evaluasi, data  pendukung  seperti  ekonomi  masyarakat penerima  bantuan  sembako.  Data  sekunder  yang digunakan  yaitu  jurnal-jurnal  pendukung  dan  sesuia dengan topik penelitian.
2.3. Menganalisa Data Menganalisa data dengan perhitungan- perhitungan  metode SMART supaya  mendapatkan masyarkat yang layak diberikan penerimaan sembako Covid-19 pada Desa ujung serdang. 2.4. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  untuk  menggambarkan rancangan bangun sistem yang dibuat. 2.5. Pembangunan Sistem Pembangunan  sistem  berbasis web dengan PHP dan MySQL sebagai databasenya. Tahapan pembangunan  sistem  dimulai  dari  kebutuhan masukan, proses dan keluaran sistem.
2.6. Pengujian Sistem Memberikan pelatihan terhadap pengguna dengan  data-data  yang  didapatkan  dari  hasil pengumpulan  data.  Proses  pengujian  sistem  supaya membuktian  bahwa  aplikasi  telah  sesuai  dengan rancangan awal dari sistem yang telah dirancang dan telah memenuhi kebutuhan yang diharapkan.
2.7. Penyusunan Laporan
Penyusunan  laporan  akhir  penelitian  untuk  di kumpul ke LPMM STMIK Pelita Nusantara sebagai laporan  akhir  pertanggung  jawaban  sesuai  dengan
jadwal  yang  sudah  idtentukan  oleh  LPMM  STMIK Pelita Nusantara
2.8. Publikasi Jurnal Nasional Terakreditasi Luaran  wajib  penelitian  yaitu  Publikasi  Jurnal Nasional Terakreditasi Sinta.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. HASIL
Dalam  Metode Simple  Multi  Attribute  Rating Technique ( SMART ) terdapat kriteria yang dibutuhkan  untuk  penentuan  penerima  sembako pada  Desa  Ujung  serdang  dengan  langkah-langkah berikut: 1) Menentukan  jumlah  kriteria  yang  akan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan pengambilan keputusan Tabel 1. Kriteria yang ditetapkan Pemerintah Desa Ujung serdang No Kriteria Bobot 1 Penghasilan 30 2 Rumah 20 3 Pekerjaan 15 4 Pendidikan 10 5 Tanggungan 25 TOTAL 100 2) Selanjutnya, Sistem secara default
memberikan nilai 0-100 berdasarkan prioritas  dengan  melakukan  normalisasi. Fungsi  dari  normalisasi  adalah  untuk menghitung rating kinerja ternormalisasi dari kriteria  yang  telah  disebutkan  diatas  dengan menggunakan rumus:
Dari  rumus  diatas  maka  didapatkan normalisasi sebagai berikut:
Tabel 2. Kriteria Normalisasi Kriteria  Keterangan  Bobot  Normalisasi
C1 Penghasilan 30% 0,30 C2 Rumah 20% 0,20 C3 Pekerjaan 15% 0,15 C4 Pendidikan 10% 0,10 C5 Tanggungan 25% 0,25
3) Memberikan  nilai  kriteria  untuk  setiap alternatif.  Berikut  ini  merupakan  data alternatif  yang  didapat  berdasarkan  data Penduduk yang diambil dari Pemerintah Desa Ujung Serdang Kecamatan Tanjung Morawa: Tabel 3. Data Awal
Alter natif Nilai Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Richa rd Ginti ng <= 600 ribu Rumah Kayu Sewa. Buruh Lepas Tidak Sekolah/ SD 1-2 David Ginti ng > 600 ribu s.d 1 juta Rumah Semi Beton Sewa. Buruh Lepas SMA 1-2
Alter natif Nilai Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Iman uel Bukit > 2 juta s.d 2,5 juta Rumah Beton Milik Sendiri. Wirasw asta / Buruh SMA 3-4 Efend y Sitep u > 1 juta s.d 1,5 juta Rumah Beton Sewa. Petani SMP 3-4 Herm an Semb iring > 600 ribu s.d 1 juta Rumah Beton Sewa. Buruh Lepas SMP 3-4 Rejek i Ginti ng > 3 juta Rumah Beton Milik Sendiri. Pegawa i Swasta / PNS SARJANA 3-4 Tamr in Tarig an > 2,5 juta s.d 3 juta Rumah Beton Milik Sendiri. Pegawa i Swasta / PNS SARJANA 1-2 Pilih Ginti ng > 1,5 juta s.d 2 juta Rumah Semi Beton Sewa. Petani SMA 3-4 Mber ngap Semb iring > 3 juta Rumah Beton Milik Sendiri. Pegawa i Swasta / PNS SARJANA 1-2 Hend ra Tarig an > 600 ribu s.d 1 juta Rumah Kayu Sewa. Buruh Lepas Tidak Sekolah/ SD 5-6 Tabel 4. Penilian Kriteria untuk setiap Alternatif Nama Alternatif Nilai Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Richard Ginting 100 100 100 100 40 David Ginting 90 80 100 70 40 Imanuel Bukit 30 10 70 70 60 Efendy Sitepu 70 60 80 80 60 Herman Sembiring 90 60 100 80 60 Rejeki Ginting 10 10 40 60 60 Tamrin Tarigan 20 10 40 60 40 Pilih Ginting 50 80 80 70 60 Mberngap Sembiring 10 10 40 60 40 Hendra Tarigan 90 100 100 100 80
4) Menghitung  nilai  utility  untuk  setiap  kriteria masing-masing Nilai utility
diperlukan pada saat perangkingan  tiap  alternatif,  sehingga  dapat diketahui  alternatif  mana  yang  layak  atau tidak  layak  untuk  dipilih.  Untuk  menghitung nilai  utility  digunakan  rumus: =
Keterangan: Ui  (ai)  =  Nilai utility kriteria  ke-1  untuk kriteria ke-i Cmax = Nilai kriteria maksimal Cmin = Nilai kriteria minimal Count i = Nilai kriteria ke-i Berikut perhitungan nilai utility dari  setiap alternatif:
a. Nilai Utility dari A1:
Tabel 5. Nilai Utility dari A1 Kriteria Penilaian Penghasilan (C1) 100 =100 * = 100 Rumah (C2) 100 =100 * = 100 Pekerjaan (C3) 100 =100 * = 100 Pendidikan (C4) 100 =100 * = 100 Tanggungan (C5) 40 =80 * = 40 b. Nilai Utility dari A2: Tabel 6. Nilai Utility dari A2
Kriteria Penilaian Penghasilan (C1) 90 =100 * = 90 Rumah (C2) 80 =100 * = 80 Pekerjaan (C3) 100 =100 * =  00 Pendidikan (C4) 70 =100 * = 70 Tanggungan (C5) 40 =80 * = 40
c. Nilai Utility dari A3: Tabel 7. Nilai Utility dari A3
Kriteria Penilaian Penghasilan (C1) 30 =100 * = 30 Rumah (C2) 10 =100 * = 10 Pekerjaan (C3) 70 =100 * = 70 Pendidikan (C4) 70 =100 * = 70 Tanggungan (C5) 60 =80 * = 60
d. Nilai Utility dari A4: Tabel 8. Nilai Utility dari A4 Kriteria Penilaian Penghasilan (C1) 70 =100 * = 70 Rumah (C2) 60 =100 * = 60 Pekerjaan (C3) 80 =100 * = 80 Pendidikan (C4) 80 =100 * = 80 Tanggungan (C5) 60 =80 * = 60
e. Nilai Utility dari A5:
Tabel 9. Nilai Utility dari A5 Kriteria Penilaian Penghasilan (C1) 90 =100 * = 90 Rumah (C2) 60 =100 * = 60 Pekerjaan (C3) 100 =100 * = 100 Pendidikan (C4) 80 =100 * = 80 Tanggungan (C5) 60 =80 * = 60 f. Nilai Utility dari A6: Tabel 10. Nilai Utility dari A6
Kriteria Penilaian Penghasilan (C1) 10 =100 * = 10 Rumah (C2) 10 =100 * = 10 Pekerjaan (C3) 40 =100 * = 40 Pendidikan (C4) 60 =100 * = 60 Tanggungan (C5) 60 =80 * = 60 g. Nilai Utility dari A7: Tabel 11. Nilai Utility dari A7
Kriteria Penilaian Penghasilan (C1) 20 =100 * = 20 Rumah (C2) 10 =100 * = 10 Pekerjaan (C3) 40 =100 * = 40 Pendidikan (C4) 60 =100 * = 60 Tanggungan (C5) 40 =80 * = 40
h. Nilai Utility dari A8: Tabel 12. Nilai Utility dari A8 Kriteria Penilaian Penghasilan (C1) 50 =100 * = 50 Rumah (C2) 80 =100 * = 80 Pekerjaan (C3) 80 =100 * = 80 Pendidikan (C4) 70 =100 * = 70 Tanggungan (C5) 60 =80 * = 60
i. Nilai Utility dari A9: Tabel 13. Nilai Utility dari A9 Kriteria Penilaian Penghasilan (C1) 10 =100 * = 10 Rumah (C2) 10 =100 * = 10 Pekerjaan (C3) 40 =100 * = 40 Pendidikan (C4) 60 =100 * = 60 Tanggungan (C5) 40 =80 * = 40
j. Nilai Utility dari A10: Tabel 14. Nilai Utility dari A10 Kriteria Penilaian Penghasilan (C1) 90 =100 * = 90 Rumah (C2) 100 =100 * =  00 Pekerjaan (C3) 100 =100 * =  00 Pendidikan (C4) 100 =100 * =  00 Tanggungan (C5) 80 =80 * = 80
Maka setelah  perhitungan  selesai  akan didapat nilai Utility pada setiap alternatif  seperti tabel berikut ini:
Tabel 15. Hasil Nilai Utility Setiap Alternatif
No
A1 100 100 100 100 40 A2 90 80 100 70 40 A3 30 10 70 70 60 A4 70 60 80 80 60 A5 90 60 100 80 60 A6 10 10 40 60 60 A7 20 10 40 60 40 A8 50 80 80 70 60 A9 10 10 40 60 40 A10 90 100 100 100 80
5) Menghitung  nilai  Akhir  dan  melakukan perengkingan
Setelah  menghitung  nilai utility ui  (i)  dari setiap alternatif maka dilanjutkan menghitung nilai  keseluruhan  utility  u  (i)  dengan menggunakan rumus:
a. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari A1: Tabel 16. Nilai Keseluruhan Utility dari A1 Kriteria Penghasilan (C1) 100 0,30 30 Rumah (C2) 100 0,20 20 Pekerjaan (C3) 100 0,15 15 Pendidikan (C4) 100 0,10 10 Tanggungan (C5) 40 0,25 10 Total Nilai Utility Keseluruhan dari A1 85 b. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari A2: Tabel 17. Nilai Keseluruhan Utility dari A2 Kriteria Penghasilan (C1) 90 0,30 27 Rumah (C2) 80 0,20 16 Pekerjaan (C3) 100 0,15 15 Pendidikan (C4) 70 0,10 7 Tanggungan (C5) 40 0,25 10 Total Nilai Utility Keseluruhan dari A2 75 c. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari A3: Tabel 18. Nilai Keseluruhan Utility dari A3 Kriteria Penghasilan (C1) 30 0,30 9 Rumah (C2) 10 0,20 2 Pekerjaan (C3) 70 0,15 10,5 Pendidikan (C4) 70 0,10 7 Tanggungan (C5) 60 0,25 15 Total Nilai Utility Keseluruhan dari A3 43,5
d. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari A4: Tabel 19. Nilai Keseluruhan Utility dari A4 Kriteria Penghasilan (C1) 70 0,30 21 Rumah (C2) 60 0,20 12 Pekerjaan (C3) 80 0,15 12 Pendidikan (C4) 80 0,10 8 Tanggungan (C5) 60 0,25 15 Total Nilai Utility Keseluruhan dari A4 68
e. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari A5:
Tabel 20. Nilai Keseluruhan Utility dari A5
Kriteria
Penghasilan (C1) 90 0,30 27 Rumah (C2) 60 0,20 12
Kriteria Pekerjaan (C3) 100 0,15 15 Pendidikan (C4) 80 0,10 8 Tanggungan (C5) 60 0,25 15 Total Nilai Utility Keseluruhan dari A5 77 f. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari A6: Tabel 21. Nilai Keseluruhan Utility dari A6 Kriteria Penghasilan (C1) 10 0,30 3 Rumah (C2) 10 0,20 2 Pekerjaan (C3) 40 0,15 6 Pendidikan (C4) 60 0,10 6 Tanggungan (C5) 60 0,25 15 Total Nilai Utility Keseluruhan dari A6 32
g. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari A7: Tabel 22. Nilai Keseluruhan Utility dari A7 Kriteria Penghasilan (C1) 20 0,30 6 Rumah (C2) 10 0,20 2 Pekerjaan (C3) 40 0,15 6 Pendidikan (C4) 60 0,10 6 Tanggungan (C5) 40 0,25 10 Total Nilai Utility Keseluruhan dari A7 30
h. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari A8: Tabel 23. Nilai Keseluruhan Utility dari A8 Kriteria Penghasilan (C1) 50 0,30 15 Rumah (C2) 80 0,20 16 Pekerjaan (C3) 80 0,15 12 Pendidikan (C4) 70 0,10 7 Tanggungan (C5) 60 0,25 15 Total Nilai Utility Keseluruhan dari A8 65
i. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari A9: Tabel 24. Nilai Keseluruhan Utility dari A9 Kriteria Penghasilan (C1) 10 0,30 3 Rumah (C2) 10 0,20 2 Pekerjaan (C3) 40 0,15 6 Pendidikan (C4) 60 0,10 6 Tanggungan (C5) 40 0,25 10 Total Nilai Utility Keseluruhan dari A9 27
j. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari A10: Tabel 25 . Nilai Keseluruhan Utility dari A10
Kriteria
Penghasilan (C1) 90 0,30 27 Rumah (C2) 100 0,20 20 Pekerjaan (C3) 100 0,15 15
Kriteria Pendidikan (C4) 100 0,10 10 Tanggungan (C5) 80 0,25 20 Total Nilai Utility Keseluruhan dari A10 92
6) Menentukan nilai akhir
Setelah  proses  perhitungan  Nilai
Utility Keseluruhan  U(ai)  selesai  maka  hasil  nilai yang  didapat  dari  keseluruhan  Utility  pada setiap alternatif sebagai berikut:
Tabel 26. Hasil Nilai Keseluruhan Utility
No  Kode  Alternatif Nilai Akhir 1 A1 Richard Ginting 85 2 A2 David Ginting 75 3 A3 Imanuel Bukit 43,5 4 A4 Efendy Sitepu 68 5 A5 Herman Sembiring 77 6 A6 Rejeki Ginting 32 7 A7 Tamrin Tarigan 30 8 A8 Pilih Ginting 65 9 A9 Mberngap Sembiring 27 10 A10 Hendra Tarigan 92

## 3.2. PEMBAHASAN
Masyarakat  pada  Desa  Ujung  Serdang  yang dinyatakan  layak  menerima  sembako  adalah masyarakat yang memiliki  hasil  nilai  akhir tertinggi hingga terendah. Adapun sesuai dengan kasus diatas maka yang dijadikan prioritas adalah nilai  yang  tertinggi  dengan  menentukan  batas nilai  kelayakan  ≤  50.  Berdasarkan  nilai  akhir diatas, berikut ini hasil keputusannya:
Tabel 27. Hasil Keputusan No  Alternatif Nilai Akhir Keputusan 1 Hendra Tarigan 92 Layak 2 Richard Ginting 85 Layak 3 Herman Sembiring 77 Layak 4 David Ginting 75 Layak 5 Efendy Sitepu 68 Layak 6 Pilih Ginting 65 Layak 7 Imanuel Bukit 43,5 Tidak Layak
8 Rejeki Ginting
32 Tidak Layak
9 Tamrin Tarigan 30 Tidak Layak 10  Mberngap Sembiring 27 Tidak Layak
Hasil  keputusan  yang  didapat  hanya  untuk membantu  dalam  menentukan  calon  penerima sembako Covid-19. Hasil keputusan berdasarkan metode SMART bukan  menjadi  keputusan  final, sehingga keputusan tetap berada pada Pemerintah  Desa  Ujung  Serdang  Kecamatan Tanjung Morawa.

## 3.3. IMPLEMENTASI SISTEM
1. Halaman Login
Halaman  Login  digunakan  untuk  mengamankan sistem dari user -user yang tidak bertanggung jawab sebelum  masuk  ke  Menu  Utama.  Berikut  adalah tampilan Halaman Login.
Gambar 2. Halaman Login
2. Halaman Menu Utama
Halaman Menu Utama sebagai tampilan pertama sekali  saat  melakukan  login,  dan menampilkan semua menu yang disediakan pada sistem. Halaman menu  utama  dapat  dilihat  seperti  gambar  dibawah ini:

## Gambar 3. Halaman Menu Utama
3. Halaman Kriteria
Halaman Kriteria adalah Halaman yang berfungsi untuk menambah, mengedit dan menghapus kriteria dalam pemilihan obat-obat yang layak dikonsumsi ibu hamil. Halaman Kriteria dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 4. Halaman Kriteria
4. Halaman Alternatif
Halaman  alternatif
adalah halaman  yang berfungsi untuk menambah, mengedit dan menghapus  alternatif.  Halaman  alternatif  dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 5. Halaman Alternatif
5. Halaman Nilai Bobot Alternatif
Halaman Nilai Bobot Alternatif adalah Halaman yang akan digunakan oleh user untuk mengatur atau mengolah  nilai  bobot  alternatif  yang  sudah ditetapkan.  Berikut  adalah  tampilan  dari  halaman nilai bobot alternatif:
Gambar 6. Halaman Nilai Bobot Alternatif
6. Halaman Perhitungan Halaman perhitungan
dibangun
untuk menentukan  dan  melakukan  ceklis  pada  alternatif yang  akan  dilakukan  analisa.  Berikut  tampilan halaman perhitungan:
Gambar 7. Halaman Perhitungan
7. Halaman Perhitungan Normalisasi Kriteria Halaman perhitungan normalisasi kriteria diperuntukkan menampilkan hasil normalisasi kriteria.  Berikut  tampilan  halaman  perhitungan normalisasi kriteria.
Gambar 8. Halaman Perhiutngan Normalisasi Kriteria 8. Halaman Data Nilai Alternatif
Halaman data nilai alternatif dibuat untuk menampilkan  hasil  analisa  dari  data-data  alternatif menjadi nilai  utility  keseluruhan  alternatif. Berikut tampilan halaman data nilai alternatif.
Gambar 9. Halaman Data Nilai Alternatif
9. Halaman Nilai Akhir Halaman nilai akhir dibuat untuk menampilkan hasil analisa terakhir  yang  menjadi keputusan dari  sistem yang  dibangun  dengan  penerapan  metode SMART . Berikut tampilan halaman nilai akhir.
Gambar 10. Halaman Nilai Akhir

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada 10  alternatif  dan  5  kriteria  dengan  metode SMART ( Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique )  sehingga di  dapat  hasil  kelayakan  penerimaan  bantuan sembako COVID-19 pada Desa Ujung Serdang yaitu Hendra  Tarigan  dengan  nilai  92  (Layak),  Richard Ginting dengan nilai 85 (Layak), Herman Sembiring dengan nilai 77 (layak), David Ginting dengan  nilai 75 (Layak), Efendy Sitepu dengan nilai 68 (Layak), Pilih  Ginting  dengan  nilai  65  (Layak),  Imanuel Bukit  dengan  nilai  43,5  (Tidak  Layak),  Rejeki Ginting  dengan  nilai  32  (Tidak  Layak),  Tamrin Tarigan  dengan  nilai  30  (Tidak  Layak),  Mberngap Sembiring  dengan  nilai  27  Tidak  Layak).  Dan pembangunan sistem pendukung penerimaan bantuan  sembako  Covid-19  pada  Desa  Ujung
Serdang  dengan  penerapan  metode SMART dapat diimplementasikan dan sesuai dengan hasil analisa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Afani,  G.  W.,  Auliasari,  K.,  & Primaswara  Prasetya,  R.  (n.d.).  JATI (Jurnal Mahasiswa
Teknik Informatika).
[2] Barita,  P.,  Simangunsong,  N.,  & Sinaga, S. B. (2019). Sistem Pendukung  Keputusan  Menentukan Dosen  Berprestasi  Tingkat  Kopertis Wilayah  I  Dengan  Metode  Electre
Berbasis  Web.  Jurnal  Teknovasi,  06,
63–74.
[3] Dosen  Universitas  Bina  Darma  Jalan Jenderal Yani No, D. A. (n.d.). Sistem Pendukung  Keputusan  Menentukan Kelayakan Bisnis … … (Diana).
[4] Injilauddin, A. S., Lutfi, M.,
Wahyunanto, D., Nugroho, A., Keteknikan,  J.,  Teknologi,  P.-F., Brawijaya,  P.-U.,  Veteran,  J.,  & Korespondensi,  P.  (2015).  Pengaruh Suhu dan Waktu pada Proses Ekstraksi  Pektin  Dari  Kulit  Buah Nangka  (Artocarpus  Heterophyllus). In Jurnal Keteknikan Pertanian Tropis dan Biosistem (Vol. 3, Issue 3).
[5] Kusrini,  M.  D.  (2013).  Panduan Bergambar  Identifikasi  Amfibi  Jawa Barat. Fakultas Kehutanan IPB.
[6] Novianti,  D.,  Fitri  Astuti,  I.,  &
Khairina,  D.  M.  (n.d.).  Prosiding Seminar  Sains  dan  Teknologi  FMIPA Unmul Periode Maret 2016, Samarinda, Indonesia Sistem Pendukung  Keputusan  Berbasis  Web Untuk  Pemilihan  Café  Menggunakan Metode Smart (Simple Multi-Attribute
Rating Technique) (Studi Kasus : Kota Samarinda).
[7] Rahayu,  N.  A.,  Ginting,  B.  S.,  & Simanjuntak, M. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Bantuan Program Sembako Menggunakan Metode SMART  (Simple  Multi  Attribute
Rating  Technique)  (Studi  Kasus : Dinas  Sosial  Kota  Binjai).  Jurnal Sistem Informasi Kaputama, 5(1).
[8] Risal,  M.,  &  Handayani  Makassar,  S. (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Penentuan Kelayakan
Pemberian
Pinjaman  Koperasi  Berbasis  Web menggunakan Algoritma SMART
(Simple Multi Attribute Rating Technique (Vol. 11, Issue 2).
[9] Safrizal, M. (2015).
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Karyawan  Teladan  dengan  Metode SMART  (Simple  Multi  Attribute
Rating  Technique).  In  Jurnal  CoreIT (Vol. 1, Issue 2). [10] Sibyan,  H.  (2020).  Implementasi Metode SMART Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa  Sekolah.  Jurnal  Penelitian Dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat
UNSIQ, 7(1), 78–83.
[11] T.  Limbong  et  al.  (2020).  Sistem Pendukung  Keputusan:  Metode  & Implementasi (Vol. 1). Kita Menulis.
[12] M. Marbun and B. Sinaga, Buku  Ajar Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Hasil Belajar Dengan
Metode  Topsis.  Sumatera  Utara: CV.Rudang Mayang, 2017.